С 2007 года над Северным Ледовитым океаном появляются беспрецедентные морские волны тепла. Авторы определяют долю вероятности масштабов арктических морских волн тепла, связанную с воздействием парниковых газов. Результаты показывают, что арктические морские волны тепла в первую очередь вызваны резким отступлением морского льда, совпадающим с максимальными нисходящими потоками радиации. До 82% изменчивости температуры поверхности моря над мелководными арктическими окраинными морями, где склонны возникать морские волны тепла, можно объяснить суммарным накоплением сезонного приземного теплового потока в океане. Анализ атрибуции событий показывает, что 103-дневное событие 2020 года – самое интенсивное (4°С), зарегистрированное до сих пор в Арктике – было бы исключительно маловероятным в отсутствие воздействия парниковых газов с точки зрения как интенсивности, так и продолжительности. Дальнейшие результаты предполагают, что если выбросы парниковых газов продолжат расти вместе с расширением площади однолетнего льда, то умеренные морские волны тепла в Арктике, скорее всего, будут постоянно повторяться.

Ссылка: https://www.nature.com/articles/s43247-024-01215-y

Чтобы лучше понять вклад различных внешних факторов в прошлые и будущие изменения глобального и регионального климата, в этой статье исследуется влияние природных и антропогенных воздействий на исторические и будущие изменения глобальной температуры приземного воздуха с помощью модели DAMIP в рамках проекта CMIP6. Результаты показывают, что антропогенное воздействие можно надежно обнаружить и отделить от реакции на естественное внешнее воздействие с 1970-х годов. Наблюдаемые изменения в потеплении с 1950-х годов в первую очередь объясняются воздействием парниковых газов. Антропогенное воздействие способствует устойчивой тенденции потепления на 0,1–0,2°C за десятилетие на всей территории суши в период 1951–2020 гг., а кумулятивное потепление к 2011–2020 гг. (по сравнению с 1901–1930 гг.) составляет 1,0–1,6°C. Эти атрибутивные потепления в основном охватывают наблюдаемые тенденцию потепления на ~ 0,18°C за десятилетие в 1951–2012 гг. и потепление на 1,59°C к 2011–2020 гг. (по сравнению с 1850–1900 гг.) для глобальной суши, о которых сообщается в Пятом и Шестом докладах МГЭИК соответственно. По прогнозам, к концу XXI века антропогенное потепление увеличится на 3–6°C для большей части суши по сценарию SSP2-4.5, особенно в высоких широтах Северного полушария, наряду с увеличением среднего и повсеместного сглаживания функции распределения вероятностей. Согласно прогнозам, выхолаживающий эффект антропогенных аэрозолей снизится лишь незначительно: с 0,7°C в 2011–2020 гг. до 0,6°C к концу XXI века в рамках сценария SSP2-4.5.

Ссылка: https://link.springer.com/article/10.1007/s10584-024-03686-6

Изменение климата приведёт к активизации атмосферных рек и усугубит экстремальные осадки во всём мире.
Ленты водяного пара, называемые атмосферными реками, проходят через тропосферу, перемещая влагу планеты от экватора к полюсам. На эти воздушные водные пути приходится около 20–30% годового количества осадков, дождя и снега, в некоторых частях Европы и США и более 40% в Восточной Азии в тёплое время года в этом регионе.
Прогнозируется, что изменение климата изменит время и распределение атмосферных рек, потенциально перераспределяя глобальные запасы воды. Zhang et al. использовали набор климатических моделей из проекта CMIP6, чтобы изучить, как распространённость атмосферных рек уже изменилась и будет продолжать меняться в условиях глобального потепления с 1980 по 2099 гг.
Исследователи обнаружили, что повышение температуры поверхности будет продолжать увеличивать содержание влаги в воздухе, что приведёт к увеличению количества атмосферных рек в целом. В глобальном масштабе это увеличение составит 84% в период с декабря по февраль и 113% – с июня по август при продолжающемся интенсивном использовании ископаемого топлива. При средних выбросах парниковых газов оно увеличится на 34% и 46% за те же периоды времени. В северной части Индийского океана произойдёт наиболее существенное увеличение: частота атмосферных рек удвоится или, возможно, даже утроится. В Гренландии также будет заметный подъём: интервал между атмосферными реками сократится в среднем с 59 дней до 30–41 дня, в зависимости от того, как будет развиваться потребление ископаемого топлива.
Для регионов, не привыкших к обильным осадкам, эти сдвиги могут оказаться катастрофическими. Внезапное увеличение количества осадков может привести к сильному повреждению инфраструктуры, что обусловит разрушительные наводнения. Потенциальные последствия «не следует недооценивать», пишут исследователи. (Journal of Geophysical Research: Atmospheres, https://doi.org/10.1029/2023JD039359, 2024).

Ссылка: https://eos.org/research-spotlights/the-escalating-impact-of-global-warming-on-atmospheric-rivers

Изменчивость ледяных щитов Антарктики и Гренландии происходит в различных временных масштабах и важна для прогнозов повышения уровня моря; однако существуют существенные неопределённости относительно будущих изменений массы ледникового покрова. В этом обзоре исследуется степень, в которой краткосрочные колебания и экстремальные гляциологические явления отражают долгосрочную эволюцию ледниковых щитов и реакцию на продолжающееся изменение климата. Краткосрочные (десятилетние или более короткие) изменения атмосферных или океанических условий могут вызвать усиление обратных связей, повышающих чувствительность ледниковых щитов к изменению климата. Например, изменчивость таяния, вызванного океаном и атмосферой, может вызвать истончение льда, отступление и/или разрушение шельфовых ледников, отступление линии заземления и ускорение ледяных потоков. Антарктический ледниковый щит особенно подвержен усиленному таянию и разрушению ледникового покрова из-за теплых океанских течений, что может усугубляться увеличением изменчивости климата. В Гренландии с 2012 года наблюдаются как высокие, так и низкие аномалии таяния, что подчёркивает влияние повышенной межгодовой изменчивости климата на экстремальные гляциологические явления и эволюцию ледникового покрова. Неспособность адекватно учесть такую изменчивость может привести к искажённым прогнозам потери массы льда за несколько десятилетий. Поэтому будущие исследования должны быть направлены на улучшение наблюдений и качества моделей климата и океана, а также на разработку сложных моделей ледникового покрова, которые напрямую учитывают данные наблюдений и могут фиксировать динамические изменения льда в различных временных масштабах.

Ссылка: https://www.nature.com/articles/s43017-023-00509-7

Учёт и прогнозирование содержания углерода в почве играют ключевую роль в создании систем поддержки принятия решений для землепользователей, продающих углеродные кредиты, в духе соглашений Парижского и Киотского протоколов. Для составления таких отчётов и прогнозов землепользователи обычно полагаются на сложные в вычислительном отношении модели, основанные на разреженных наборах данных. Сложность модели и разреженность данных могут привести к чрезмерной подгонке, что приведёт к неточным результатам при прогнозировании на основе новых данных. Разработчики моделей решают проблему чрезмерной подгонки, упрощая свои модели и сокращая число параметров, а в нынешнем контексте это может означать игнорирование некоторых компонентов почвенного органического углерода (ПОУ). В этом исследовании авторы представляют две новые модели ПОУ и новую модель, подобную RothC, и исследуют, как компоненты ПОУ и сложность моделей ПОУ влияют на прогноз ПОУ при наличии небольших и разреженных данных временных рядов. Они разрабатывают методы выбора, которые могут определить модель углерода в почве с наилучшей прогностической эффективностью в свете имеющихся данных. Благодаря этому анализу обнаружено, что обычно используемые сложные модели углерода в почве при наличии скудных данных временных рядов могут переоценивать, а более простые модели - давать более точные прогнозы.

Ссылка: https://www.nature.com/articles/s41598-024-53516-z

Ожидается, что обратная связь с естественными аэрозолями станет более важной в будущем, поскольку антропогенные выбросы аэрозолей уменьшатся благодаря политике в области улучшения качества воздуха. Одна из таких обратных связей инициируется увеличением выбросов биогенных летучих органических соединений при более высоких температурах, что приводит к более интенсивному образованию вторичных органических аэрозолей и охлаждению поверхности из-за воздействия на радиационные свойства облаков. Руководствуясь значительным разбросом в силе обратной связи в моделях системы Земли, авторы использовали два набора данных долгосрочных наблюдений за бореальными и тропическими лесами, а также спутниковые данные для оценки обратной связи «биогенные летучие органические соединения-аэрозоль-облака» в четырёх моделях системы Земли. Модельные результаты показывают, что самые слабые оценки смоделированной обратной связи, вероятно, могут быть исключены, но выявляют компенсирующие ошибки, что затрудняет выводы по самым сильным оценкам. В целом, метод оценки по цепочкам процессов показывает многообещающие возможности для точного выявления источников неопределённости и ограничения смоделированных обратных связей по аэрозолям.

Ссылка: https://www.nature.com/articles/s41467-024-45001-y

Прогнозирование изменения климата — это проблема обобщения: экстраполируется недавнее прошлое, используя физические модели, на прошлый, настоящий и будущий климат. Современные климатические модели требуют представления процессов, происходящих в масштабах, меньших размера сетки модели, что является основным источником неопределённости прогнозов модели. Новейшие алгоритмы машинного обучения обещают улучшить представление таких процессов, но имеют тенденцию плохо экстраполировать их на климатические режимы, которым они не были обучены. Чтобы получить всё лучшее из физического и статистического мира, авторы предлагают структуру, называемую «климато-инвариантным» машинным обучением, которая включает знания о климатических процессах в алгоритмы машинного обучения и показывает, что она может поддерживать высокую автономную точность в широком диапазоне климатических условий и конфигурации в трёх различных атмосферных моделях. Эти результаты показывают, что явное включение знаний о физических процессах в основанные на данных модели системы Земли могут улучшить их согласованность, эффективность данных и возможность обобщения в зависимости от климатических режимов.

Ссылка: https://www.science.org/doi/10.1126/sciadv.adj7250

Успешность воспроизводимости результатов модели общей циркуляции атмосферы (МОЦА) в современном климате рассматривалась для оценки среднегодовых и месячных климатических значений с гидрологической точки зрения и выяснения факторов, влияющих на них. Воспроизводимость была подтверждена для осадков, температуры воздуха и стока, которые сравнивались со средними по бассейну значениями для описания отклонений в воспроизведённых данных МОЦА. МОЦА последовательно применялись в течение 65 лет в современном климате, и среднегодовые значения осадков обычно имеют положительное смещение в большинстве бассейнов, а значения температуры воздуха - отрицательное смещение. Однако для стока нет чёткой картины. Что касается среднемесячных значений, осадки имеют положительные и отрицательные отклонения в июле в Северном полушарии. В январе в Южном полушарии осадки имеют положительный тренд. В оба месяца температура воздуха имеет отрицательный тренд. Обсуждаются факторы, способствующие этому. С гидрологической точки зрения среднегодовое отклонение температуры воздуха лучше объясняет кажущееся суммарное испарение (т.е. количество осадков минус сток), чем смещение количества осадков. В тропиках погрешность температуры воздуха имеет коэффициент корреляции -0,176 с погрешностью осадков и -0,406 с кажущейся эвапотранспирацией (отрицательные значения указывают на лучшую корреляцию). Однако это не относится к отклонению среднемесячной температуры воздуха, возможно, из-за климатологических влияний или недостаточной репрезентативности стока в моделях поверхности суши. Результаты показывают, что смещение стока может способствовать смещению температуры воздуха. Соответственно, предложен новый метод сравнения смещения стока и изменения климата.

Ссылка: https://agupubs.onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.1029/2023JD038786

Климатические модели прогнозируют характеристики метеорологических переменных для открытых пространств. Тем не менее, большинство людей работают в помещении и страдают там от жары. Авторы представляют подход к передаче климатических прогнозов с улицы в климатические прогнозы температуры воздуха в помещении (T_i) и теплового комфорта, основанный на сочетании внутренних датчиков, искусственных нейронных сетей и 22 региональных климатических прогнозов. Тепловой комфорт человека и T_i, измеренные внутренними датчиками на 90 различных рабочих местах в долине Верхнего Рейна, использовались в качестве обучающих данных для моделей ANN, прогнозирующих условия в помещении в зависимости от погоды на открытом воздухе. Прогнозы климата для конкретных рабочих мест были смоделированы для периода 2070–2099 гг. и сравнены с историческим периодом 1970–1999 гг. с использованием тех же искусственных нейронных сетей, но при входных данных реанализа ERA5-Land. Показано, что практически на всех исследованных рабочих местах тепловой стресс в помещении будет увеличиваться по интенсивности, частоте и продолжительности. Скорость увеличения зависит от свойств здания и помещения, назначения рабочего места и сценария (RCP2.6, RCP4.5 или RCP8.5). Прогнозируемое увеличение средней температуры воздуха летом (июнь-август) на открытом воздухе на +1,6 - +5,1 К для различных сценариев выше, чем увеличение T_i на всех 90 рабочих местах, на которых наблюдается в среднем увеличение на  +0,8 - +2,5 К. Общая частота теплового стресса на большинстве рабочих мест выше, чем на открытом воздухе в исторический и будущий периоды. Прогнозируемое число часов теплового стресса внутри помещений увеличится в среднем на +379, +654 и +1209 часов в рамках RCP2.6, RCP4.5 и RCP8.5, соответственно.

Ссылка: https://link.springer.com/article/10.1007/s10584-024-03685-7

Антропогенные выбросы вызывают глобальное потепление, однако повышение температуры по сравнению с доиндустриальным уровнем остаётся неопределённым. Используя 300-летние записи температуры смешанного слоя океана, сохранившиеся в карбонатных скелетах склерозирующих губок, авторы показали, что потепление в период индустриальной эпохи началось в середине 1860-х годов, более чем на 80 лет раньше, чем инструментальные записи температуры поверхности моря. Палеотермометр Sr/Ca был откалиброван по «современным» (после 1963 г.) высококоррелированным (R² = 0,91) инструментальным записям глобальных температур поверхности моря, при этом доиндустриальные значения определялись почти постоянными (< ±0,1°C) температурами с 1700 года до начала 1860-х гг. Повышение температуры океана и воздуха над сушей накладывалось до конца ХХ века, когда суша начала нагреваться почти в два раза быстрее, чем поверхность океана. Более высокие температуры суши, а также более раннее начало потепления в индустриальную эпоху указывают на то, что к 2020 году глобальное потепление уже было на 1,7 ± 0,1°C выше доиндустриального уровня. Этот результат на 0,5°C выше оценок МГЭИК, при этом глобальное потепление на 2°C прогнозируется к концу 2020-х годов, то есть почти на два десятилетия раньше, чем ожидалось.

Ссылка: https://www.nature.com/articles/s41558-023-01919-7